OpenAI 在论文中指出，ChatGPT核心在于InstructGPT模型输出，更深层次是基于 OpenAI 研发的GPT-3.5基座能力。尽管InstructGPT模型参数，比NLP预训练模型——GPT-3 1750亿个参数少100倍，但前者的数据模型有所甄选、校准和微调，训练出来的结果更精准，能够更简单的优化语言模型。

该团队称，ChatGPT大部分沿用了InstructGPT的训练方式，在数据收集阶段招聘了人类 AI 训练师，同时扮演用户和 AI 助理角色收集数据。在此过程中，这些 AI 训练师可以根据初始模型的结果修改模型生成的回复，从而被用于有监督地精调训练模型。随后，工程师会对模型的多个生成结果进行比较，从中甄选数据中更加符合人类偏好的输出信息，甚至存在持续学习能力。OpenAI 统计发现，其API用户在超过70%的情况下更喜欢InstructGPT。

目前，ChatGPT仍处于免费测试阶段，不限量向公众开放。而基于其破百万的用户数，平台所花费的成本不算小。马斯克曾询问“每次聊天的平均费用是多少”，Altman回复：“用户平均每次聊天所花费的可能是个位数美分。”

钛媒体App也第一时间尝试使用ChatGPT模型，简单问了三个关于芯片相关的问题。我们发现，ChatGPT有些信息非常精准，有点像知乎或百科的回答，有时候像谷歌、Bing的搜索引擎结果。但它的答案精准度依然有待商榷。

清华大学计算机科学与技术系长聘副教授、博导，聆心智能创始人黄民烈告诉钛媒体App，ChatGPT展示了新一代 AI 技术的能力，或许不远的未来，一定程度的AGI（通用人工智能）可以做到。至少无缝人机交互是乐观的。他指出，InstructGPT的数据很好，胜在数据质量高、多样性、RLHF算法。其中，强化学习带来的增益非常之大。

目前来看，ChatGPT的升级在于更多是算力与语料调教后的技术成果。

何晓冬则对钛媒体App表示，ChatGPT模型在使用体验上确实让人感觉耳目一新。无论是流畅性，还是逻辑感都非常强，逻辑强于内容。但“干货”量偏低，缺少一些知识的准度，“其实某种意义上，我觉得它的实用价值现在还是比不上谷歌（搜索）的。”

前Google总部科学家、出门问问创始人李志飞接受采访时表示，相对于语音助手和搜索引擎，ChatGPT还有很多不能干或干不好的事情。ChatGPT的“认知”建立在虚拟训练文本上，没有跟实时的数据库或信息连接，仍有些“空中楼阁”的味道，所以特别适合插科打诨。

有用户总结，目前ChatGPT不能回答的话题包括：不能预测可能会但从未发生过的事件及其后果；不能OpenMind或打破常规建立新规则和新模式；不能深入问题的细节去回答而是停留概要层面；无法区分是否为事实问题，一些非事实问题无法得到回答；很偏门的问题（可能从未有人这么想过的问题）不会回答；不能列出非主流观点；对话语境不能跳跃太大，领域跨度太大等。

但专栏作家Parmy Olson却认为，相比谷歌搜索抓取数十亿个网页内容编制索引，然后按照最相关的答案对其进行排名，包含链接列表来让你点击。ChatGPT却直接基于它自己的搜索和信息综合的单一答案，回复流程更加简便。

针对外界认为ChatGPT能否取代搜索引擎的讨论，ChatGPT自己却给出了“否定”回答：ChatGPT并不是搜索引擎。它的目的不是提供信息搜索。相对于搜索引擎通过索引网页并匹配搜索词来提供信息，ChatGPT则是通过对自然语言问题的回答来帮助用户解决问题。因此，它们之间没有直接的竞争关系，并不能相互颠覆。

AIGC产业链（来源：行业报告）

在国内，AIGC概念企业正逐步成长，包括奇绩创坛、联想创投、华创资本、唯猎资本等机构都在观望或关注。今年12月，AI生成3D内容的数字品牌AVAR获得天使 轮融资，成立一年间已连续完成三轮；另一家跨越星空也在半年内连续完成两轮共数千万元融资。未来是否存在类似 AI 绘画平台Stable Diffusion背后的Stability AI 的独角兽公司，依然需要时间等待。

何晓冬表示，目前GPT（AIGC）创业价值有两点：一是如果从研究角度看，国内会继续往算法技术创新上探索；二是产业价值，特别在文本生成上有独到的体验和价值，本身已经接近可商用的地步了。未来可能需要考虑具体场景应用以及准确性等，尤其是垂直的专业知识。

“现在确实是 AI 应用发展的好时机，尤其是应用落地的时机。我对 AI 比较乐观，而且我认为 AI 未来肯定要走产业路线。我越来越感觉到产业界应用机会比学术界更大。”何晓冬认为，AI 技术慢慢地会从一个“作坊式”研究探索变成“工业级”工程或系统落地。目前，何晓冬团队正在对 AI 语音交互、多模态智能、数字人等诸多技术产品展开探索与研发落地。

对于有行业人士称，ChatGPT存在输出结果不稳定，商业落地并不容易，还需深耕，而且很难找到工业端应用范围，尤其它需要大量算力。

黄民烈向钛媒体App回应称，ChatGPT定位为通用任务型助理，作为工具，容易被很多人用到。当然这里面商业成本是必须要考虑的，但他认为未来一定是成本下行的趋势，一定会产生很多商业应用。可以参考现在很多文生图的公司和应用、感知和认知领域的 AIGC等。“所以我绝对是积极乐观的。”

此外，AIGC带来的法律版权、种族和性别偏见、伦理等问题不可忽视。据Axios报道，Adobe正在考虑将 AI 生成的图片以付费形式售卖，消息一出引起广泛讨论。

大成律师事务所肖飒法律团队在公众号发文指出，一般情况下 AI 创作并不会发生侵权行为，但如果 AI 在创作某一幅具体的画作的过程中使用了过多某作品中的元素，或者是作为模板的作品本身属于侵权作品，那么该 AI 生成的画作就可能被认定为侵权作品，从而存在侵权的可能性。“必须明确的是，AI 虽然能够学习，但本身并不懂法律，更不懂得侵权的概念，任凭其自由发展是完全不可取的。”

据财新，小冰公司CEO李笛表示，大家现在的热情很容易被点燃，是因为ChatGPT的对话质量超出预期，但真实商业化不像投资人想得那么简单，ChatGPT的工业应用还有很长的路要走。（本文首发钛媒体App，作者｜林志佳）